load("data/jeunesse/PMI.RData")

#définition des variables des tableaux
PMI <- function(.tbl,geo) {.tbl %>%
    pivot_wider(names_from = ...1) %>% 
    select(-8,-12) %>%
    rename("Taux d'équipement en accueil collectif<sup>1</sup>" = 
             "pour 100 enfants nés au cours des 3 dernières années",
           "Taux de scolarisation des enfants de 2 ans<sup>2</sup>" = 
             "Taux de scolarisation des enfants de 2 ans (Rentrée 2019-2020 pour 100 enfants de 2 ans) (2)") %>%
    mutate(`Taux d'équipement en accueil collectif<sup>1</sup>`=
             round(`Taux d'équipement en accueil collectif<sup>1</sup>`, 1),
           `Taux de scolarisation des enfants de 2 ans<sup>2</sup>`=
             round(`Taux de scolarisation des enfants de 2 ans<sup>2</sup>`, 1),
           Nom=str_to_title(Nom)  )
}

#définition des sources et headers
credits <- function(.tbl){
  .tbl %>% 
    cc_kable(aligne = "crrrrrrcrcrrrr") %>%
    column_spec(c(2,8,10), bold=T) %>%
    add_header_above(c( " "=2,
                        "détail des accueils collectifs"=5,
                        " "=3,
                        "Particuliers employeurs"=2) ) %>%
    footnote(general = "DREES, enquête aide sociale", 
             general_title = "Source : ",
             number = c("pour 100 enfants nés au cours des 3 dernières années \n","Rentrée 2019-2020 pour 100 enfants de 2 ans"),
             footnote_as_chunk = T)  %>%
    scroll_box(height = "800px")
}

#comparaisons (nombre taux et structure)
hPMI <- function(){
  hw_grid(
  tab %>%
    arrange(desc(`Nombre de places en accueil collectif`)) %>%
    hchart("bar", 
           hcaes(x=Nom,y=`Nombre de places en accueil collectif`,
                 color=ifelse(str_detect(Nom,"Bourgogne"),"#6a5acd","#ffd700")),
           showInLegend = T, 
           name = "Ensemble des lieux d'accueil", 
           pointWidth = 20) %>%
    hc_xAxis(title=list(text="")) %>%
    hc_yAxis(title=list(text="Nombre de places en accueil collectif")) %>%
    hc_add_theme(thm) %>%
    hc_exporting(enabled = TRUE, filename = "custom-file-name"),
  
  tab %>%
    arrange(desc(`Taux d'équipement en accueil collectif<sup>1</sup>`)) %>%
    hchart("bar",
           hcaes(x=Nom,y=`Taux d'équipement en accueil collectif<sup>1</sup>`,
                 color=ifelse(str_detect(Nom,"Bourgogne"),"#6a5acd","#ffd700")),
           name="Taux d'accueils collectifs pour 100 enfants", 
           showInLegend = T) %>%
    hc_xAxis(title=list(text="")) %>%
    hc_credits(enabled=T,text="Source") %>%
    hc_add_theme(thm) %>%
    hc_exporting(enabled = TRUE, filename = "custom-file-name"),
  
  tab %>%
    arrange(desc(`Taux d'équipement en accueil collectif<sup>1</sup>`)) %>%
    select(Nom,`Crèches collectives (y compris parentales)`:`Multi-accueil` ) %>%
    pivot_longer(-Nom,names_to = "type") %>%
    hchart("bar",
           hcaes(x=Nom,y=value,group=type),
           showInLegend = T, 
           stacking="percent") %>%
    hc_xAxis(title=list(text="")) %>%
    hc_yAxis(title=list(text="Taux des différentes types d'accueils collectifs")) %>%
    hc_credits(enabled=T,text="Source") %>%
    hc_add_theme(thm) %>%
    hc_exporting(enabled = TRUE, filename = "custom-file-name"),
ncol = 3
    )  
}

#définition des cartes choroplèthes

pal <- colorBin("YlOrBr", domain =0:100 ,bins= c(0,5, 7.5,10, 12.5, 15, 17.5, 20,25, 100) )

carto <- function(.map) {
  .map %>%
    addPolygons(color = "#2F4F4F", weight=2, opacity = 0.8, 
                smoothFactor = 2,
                fillColor = ~pal(`Taux d'accueils collectifs`),
              popup = popupTable(carte@data ,
                                 feature.id=F,row.numbers = F),
             group="taux d'accueils collectifs" ) %>%
  addPolygons(color = "#2F4F4F", weight=2, opacity = 0.8, 
              smoothFactor = 2,
              fillColor = ~pal(`Taux de scolarisation`),
              popup = popupTable(carte@data ,
                                 feature.id=F,row.numbers = F),  
                   group="taux de scolarisation") %>%
  addLegend(pal = pal, values = 0:100,
            position = "bottomright", 
            title = "taux") %>%
  addLayersControl( baseGroups =  c("taux d'accueils collectifs",
                                    "taux de scolarisation"),
                    options = layersControlOptions(collapsed = F,
                                                   autoZIndex = F))  
}


# options(knitr.kable.NA = '')
# options(knitr.table.format = "html")

Régions

Row

Row

Données générales sur les accueils des enfants d’âge préscolaire

12 200 places en accueil collectif en Bourgogne-Franche-Comté soit 15,2 % places pour 100 enfants nés au cours des 3 dernières années.
750 places en accueil familial.
12,3 % des enfants de moins de ans sont scolarisés.
16 100 assistantes maternelles et 1,300 gardes d’enfants à domicile.

Row

Accueils d’enfants d’âge préscolaire

tab <- ACM_PMI %>% 
  pivot_longer(-1,names_to = "reg") %>% 
  rename(Nom=reg) %>%
  PMI()

tab %>%
  credits()
détail des accueils collectifs
Particuliers employeurs
Nom Nombre de places en accueil collectif Crèches collectives (y compris parentales) Haltes garderies Jardins d’enfants Jardins d’éveil Multi-accueil Taux d’équipement en accueil collectif1 Nombre de places en accueil familial Taux de scolarisation des enfants de 2 ans2 Assistantes maternelles Garde d’enfants à domicile
Auvergne- Rhône-Alpes 35 623 2 141 558 640 0 32 284 13,5 2 415 10,1 40 762 10 081
Bourgogne- Franche-Comte 12 171 1 610 398 127 0 10 036 15,2 749 12,3 16 118 1 335
Bretagne 12 276 889 1 046 136 0 10 205 12,9 1 156 30,1 17 138 3 095
Centre - Val De Loire 10 078 1 507 930 66 0 7 575 13,0 1 726 6,6 13 705 1 690
Corse 2 043 994 35 22 0 992 22,9 25 6,2 402 110
Grand Est 29 402 3 511 986 1 141 0 23 764 17,8 2 692 9,2 27 032 2 868
Hauts-De-France 23 347 4 790 2 358 575 0 15 624 11,6 2 740 24,5 30 351 4 532
Ile-De-France 130 969 48 585 4 198 2 733 0 75 453 27,4 17 176 4,5 34 855 45 763
Normandie 12 466 1 482 570 114 0 10 300 12,5 976 10,4 19 540 2 421
Nouvelle-Aquitaine 25 182 509 676 97 0 23 900 15,7 4 248 8,9 25 027 4 712
Occitanie 35 091 3 592 839 524 0 30 136 20,6 3 090 9,8 19 262 4 606
Pays De La Loire 16 052 3 577 897 72 0 11 506 13,6 927 14,4 25 505 4 524
Paca 39 670 1 033 601 1 058 0 36 978 25,4 2 383 6,2 12 436 3 646
France Métropolitaine 384 370 74 220 14 092 7 305 0 288 753 18,8 40 303 10,8 282 133 89 383
Source : DREES, enquête aide sociale
1 pour 100 enfants nés au cours des 3 dernières années
2 Rentrée 2019-2020 pour 100 enfants de 2 ans

Comparaisons

7e région en taux d’accueils pour 100 enfants nés au cours des 3 dernières années, une très large majorité de multi-accueils en Bourgogne-Franche-Comté

tab <- tab %>% slice(-14) 

hPMI()

Taux de scolarisation des enfants de 2 ans

4e région pour le taux de scolarisation des enfants de 2 ans

tab %>%
  select(Nom,`Taux de scolarisation des enfants de 2 ans<sup>2</sup>`) %>%
  arrange(desc(`Taux de scolarisation des enfants de 2 ans<sup>2</sup>`)) %>%
  hchart("bar", 
         hcaes(x=Nom,
               y=`Taux de scolarisation des enfants de 2 ans<sup>2</sup>`,
               color=ifelse(str_detect(Nom,"Bourgogne"),"#6a5acd","#ffd700")),
         name="Taux de scolarisation des enfants de 2 ans", 
         showInLegend = T) %>%
  hc_credits(enabled=T,text="Source") %>%
  hc_add_theme(thm) %>%
  hc_exporting(enabled = TRUE, filename = "custom-file-name")

Carte

tab <- tab %>%  
  select(Nom,
         `Taux d'accueils collectifs` = 
         `Taux d'équipement en accueil collectif<sup>1</sup>`,
         `Taux de scolarisation` = 
         `Taux de scolarisation des enfants de 2 ans<sup>2</sup>`) %>%
  bind_cols(REG=regwgs@data %>% arrange(NOM) %>% pull(REG) )
             

carte <- regwgs
carte@data <- carte@data %>% select(REG,pop)
carte <- merge(carte,tab,by="REG")

leaflet(carte) %>%  
  carto() %>%
  contour_bfc()

Départements

Row

Row

Données générales sur les accueils des enfants d’âge préscolaire

La Côte d’Or mieux dotée en accueil collectif que le niveau national. Des écarts importants dans la région : moins de 11 places pour 100 enfants en Haute-Saône.

Dans la Nièvre et la Saône et Loire, les taux de scolarisation des enfants de 2 ans sont bien supérieurs à la moyenne nationale.

Row

Accueils d’enfants d’âge préscolaire

tab <- ACM_PMI_dep %>% 
  relocate(`BOURGOGNE-
FRANCHE-COMTE`,.before = `France métropolitaine`) %>%
  pivot_longer(-1,names_to = "dep") %>% 
  rename(Nom=dep) %>%
  PMI()

tab %>%
  credits()
détail des accueils collectifs
Particuliers employeurs
Nom Nombre de places en accueil collectif Crèches collectives (y compris parentales) Haltes garderies Jardins d’enfants Jardins d’éveil Multi-accueil Taux d’équipement en accueil collectif1 Nombre de places en accueil familial Taux de scolarisation des enfants de 2 ans2 Assistantes maternelles Garde d’enfants à domicile
Côte-D’or 3 035 0 0 115 0 2 920 19,0 185 11,9 2 997 299
Doubs 2 660 1 081 119 0 0 1 460 15,1 167 9,0 3 704 288
Jura 830 110 35 0 0 685 11,5 59 14,7 1 509 124
Nièvre 683 150 0 12 0 521 13,9 30 16,8 844 72
Haute-Saône 703 10 15 0 0 678 10,9 17 12,2 1 655 81
Saône-Et-Loire 2 217 0 84 0 0 2 133 15,1 185 16,3 2 982 315
Yonne 1 342 138 88 0 0 1 116 14,1 84 8,3 1 684 90
Territoire De Belfort 701 121 57 0 0 523 15,3 22 13,5 743 66
Bourgogne- Franche-Comte 12 171 1 610 398 127 0 10 036 15,2 749 12,3 16 118 1 335
France Métropolitaine 384 370 74 220 14 092 7 305 0 288 753 18,8 40 303 10,8 282 133 89 383
Source : DREES, enquête aide sociale
1 pour 100 enfants nés au cours des 3 dernières années
2 Rentrée 2019-2020 pour 100 enfants de 2 ans

Comparaisons

Les crèches collectives bien plus représentées dans le Doubs. La Côte d’Or mieux équipée pour les accueils collectifs.

tab <- tab %>% slice(1:8) 

hPMI()

Taux de scolarisation des enfants de 2 ans

D’avantage d’enfants de 2 ans scolarisés dans la Nièvre et la Saône et Loire. Moins dans l’Yonne et le Doubs.

tab %>%
  select(Nom,`Taux de scolarisation des enfants de 2 ans<sup>2</sup>`) %>%
  arrange(desc(`Taux de scolarisation des enfants de 2 ans<sup>2</sup>`)) %>%
  hchart("bar", 
         hcaes(x=Nom,
               y=`Taux de scolarisation des enfants de 2 ans<sup>2</sup>`,
               color=ifelse(str_detect(Nom,"Bourgogne"),"#6a5acd","#ffd700")),
         name="Taux de scolarisation des enfants de 2 ans", 
         showInLegend = T) %>%
  hc_credits(enabled=T,text="Source") %>%
  hc_add_theme(thm) %>%
  hc_exporting(enabled = TRUE, filename = "custom-file-name")

Carte

tab <- tab %>%  
  select(Nom,
         `Taux d'accueils collectifs` = 
         `Taux d'équipement en accueil collectif<sup>1</sup>`,
         `Taux de scolarisation` = 
         `Taux de scolarisation des enfants de 2 ans<sup>2</sup>`) %>%
    bind_cols(DEP=dep27carto@data %>% arrange(NOM) %>% pull(DEP) )

carte <- depwgs
carte@data <- carte@data %>% select(DEP,pop)
carte <- merge(carte,tab,by="DEP")

leaflet(carte) %>%  
  carto() %>%
  contour_depbfc()

En savoir +

Row

Row

Sources :

  • DREES, enquête sociale